train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)出现RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight [64, 2, 7, 7], but got 3-dimensional input of size [64, 1, 1] instead怎么修改

这个错误提示通常出现在卷积神经网络中，它要求输入的张量至少是 4 维的，而你传入的张量是 3 维的。根据你提供的信息，你的输入张量的形状是 [64, 1, 1]，这个形状是不符合卷积神经网络的要求的。

解决这个问题的方法是，在数据加载时对输入数据进行维度扩展，将输入数据扩展成 4 维张量。可以使用 `torch.unsqueeze()` 函数来扩展数据维度，例如：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义训练数据集
train_dataset = ...

# 定义数据加载器，并扩展数据维度
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
for inputs, targets in train_loader:
    # 扩展维度，将输入数据扩展成 4 维张量
    inputs = torch.unsqueeze(inputs, dim=1)
    inputs = torch.unsqueeze(inputs, dim=2)
    inputs = torch.unsqueeze(inputs, dim=3)

    # 使用扩展后的输入数据进行训练
    ...

这里，我们使用 `torch.unsqueeze()` 函数在第 1、2、3 个维度上扩展维度，将输入数据扩展成了形状为 [batch_size, channels, height, width] 的 4 维张量，使得输入数据符合卷积神经网络的要求。